數據挖掘技術您聽說過嗎？數據挖掘隱藏在大量不完整，噪音，模糊以及隨機的實際應用數據當中。它是對現有數據挖掘和機器學習技術進行的改進。我們正在不斷地開發新的數據挖掘技術。例如：數據網絡挖掘，圖挖掘，特定群體挖掘。它是基于對象的數據連接，相似連接等大數據融合技術，也是面向領域的大數據挖掘技術。人們以前不知道，但現在他們有潛在的有用信息和知識，下面我們一起來看看詳細的介紹。

數據采掘涉及到許多技術和各種分類方法。按照挖掘任務的不同，可以將其劃分為分類或預測模型發現、數據匯總、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴性或依賴性模型發現、異常和趨勢發現等；根據挖掘對象的不同，可以將其劃分為關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據源、多媒體數據庫、異質數據庫、遺產數據庫和環球網等;根據挖掘方法的不同，可以將其粗分為：機器學習方法、統計方法、神經網絡方法和數據庫方法。

數據挖掘的主要過程是:根據分析挖掘的目標，從數據庫中提取數據，然后通過ETL組織成寬表，用于分析挖掘算法，然后使用數據挖掘軟件進行挖掘。常規的數據挖掘軟件，一般只能支持在單臺計算機上進行小規模的數據處理，受其限制，傳統的數據分析挖掘一般會采用抽樣的方法來減小數據分析的規模。

重點從挖掘任務和挖掘方法兩方面突破

一、視覺分析法。無論對普通用戶還是數據可視化專家來說，都是最基本的功能。通過數據的圖象化，使數據能自圓其說，讓用戶直觀地感受結果。

二、是數據挖掘的算法。圖象化就是把機器語言翻譯給人們看，而數據挖掘就是機器的本來面目。分塊，集群，孤立點分析以及各種不同的算法讓我們提煉數據，挖掘價值。

三、是預測性分析。預見性分析使分析者能夠根據圖像分析和數據挖掘的結果作出前瞻性的判斷。

四、語義引擎。語義學引擎需要設計出足夠的人工智能來主動地從數據中提取信息。機器翻譯，情感分析，民意調查，智能輸入，問答系統等語言處理技術。

五、數據質量與數據管理。資料品質及管理是管理的最佳實踐，通過標準化的流程及機器處理資料，可確保取得預定品質的分析結果。

數據采掘的計算復雜性和靈活性遠遠超過了前兩類需求。由于數據挖掘問題的開放性，導致數據挖掘過程中涉及到大量的派生變量計算，派生變量的多變導致數據的預處理計算的復雜性;許多數據挖掘算法本身比較復雜，計算量也很大，尤其是許多機器學習算法，都是迭代計算，需要進行多次迭代才能得到最優解。

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